作為車輛操縱穩(wěn)定性的關(guān)鍵評價指標(biāo)及車輛穩(wěn)定性控制目標(biāo),準(zhǔn)確估計車輛的質(zhì)心側(cè)偏角直接影響車輛的行駛安全性,為此提出了一種基于自適應(yīng)奇異值分解無跡卡爾曼濾波算法的車輛質(zhì)心側(cè)偏角估計方法,以改善無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter,UKF）在系統(tǒng)強(qiáng)非線性或狀態(tài)模型不精確的情況下狀態(tài)估計精度降低甚至發(fā)散的問題。利用自適應(yīng)奇異值分解方法（Singular Value Decomposition,SVD）構(gòu)建sigma點,并在時間更新過程中利用自適應(yīng)因子對奇異矩陣進(jìn)行修正,改進(jìn)了UKF中狀態(tài)協(xié)方差矩陣的迭代穩(wěn)定性及估計器的魯棒性。利用分布式驅(qū)動電動汽車半實物仿真平臺分別在雙移線工況、單移線工況及方向盤轉(zhuǎn)角階躍工況下對基于無跡卡爾曼濾波和ASVD-UKF算法的質(zhì)心側(cè)偏角估計方法進(jìn)行了對比驗證。結(jié)果表明,ASVD-UKF估計器改善了無跡卡爾曼濾波估計器的精度,驗證了算法的有效性。 

【文章來源】：公路交通科技. 2020,37(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

車輛二自由度模型

實車試驗是在長安大學(xué)車輛綜合性能試驗場的操穩(wěn)性廣場上進(jìn)行的,利用建立的分布式驅(qū)動電動汽車硬件在環(huán)平臺對基于ASVD-UKF的質(zhì)心側(cè)偏角估計器進(jìn)行驗證,并與基于無跡卡爾曼濾波的車輛質(zhì)心側(cè)偏角估計器進(jìn)行對比,驗證質(zhì)心側(cè)偏角估計器的準(zhǔn)確性。為此本研究分別在雙移線工況、單移線工況下進(jìn)行試驗驗證。(1)雙移線試驗

試驗選擇在ISO 3888-1標(biāo)準(zhǔn)雙移線工況下進(jìn)行,如圖3所示為目標(biāo)行駛路徑。圖中,d1=1.1L+0.25,d2=1.3L+0.25,L為車寬。試驗道路路面附著系數(shù)為0.4。首先駕駛?cè)藨?yīng)使車輛與行駛道路保持水平,并且使方向盤位于中間位置;隨后駕駛員操縱車輛在道路上加速直行,使得車輛進(jìn)入雙移線道路的初始車速為60 km/h,期間應(yīng)不操縱方向盤使得方向盤保持在中間位置,之后駕駛員根據(jù)路面的錐桶標(biāo)記自由行駛。如圖4所示為ASVD-UKF 估計器、UKF估計器和試驗獲得質(zhì)心側(cè)偏角,如圖5所示為試驗過程中車輛的側(cè)向加速度。圖4 車輛質(zhì)心側(cè)偏角曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及其算法研究與進(jìn)展[J]. 劉金琨,孫富春.  控制理論與應(yīng)用. 2007(03)



本文編號：3019253